Il y a quelques années, The Economist affirmait, dans un article, que la ressource la plus précieuse au monde n’était plus le pétrole, mais les données. En bref, si le pétrole avait été la matière première dominante de ces 150 dernières années – et si ceux qui le contrôlaient avaient pu amasser des fortunes colossales et influencer les économies, la politique des gouvernements et les échanges commerciaux à l’échelle planétaire –, cet apanage était désormais celui des données et de ceux qui les détiennent : Google, Amazon et Facebook. Comme le pétrole, les données ne sont pas tant utiles sous leur forme brute : elles doivent être raffinées et traitées pour prendre toute leur valeur. L’article de The Economist faisait référence aux données des consommateurs et aux grands acteurs du commerce électronique, mais la même transition est à l’œuvre dans les secteurs du transport et de la logistique.

Les grandes évolutions technologiques modifient la façon dont nos clients peuvent exploiter les données pour renforcer leurs chaînes d’approvisionnement, offrir un meilleur service à leur clientèle et devenir plus agiles en dénichant rapidement de nouveaux fournisseurs. Ainsi, ces cinq dernières années, l’émergence des API, les réseaux logistiques et les analyses ont permis de commencer à tirer pleinement parti des données.

Répondre aux exigences accrues des clients

« Commerce électronique », « effet Amazon » ou « économie de la livraison », peu importe le nom que l’on donne à ce phénomène : les clients finals sont en train de transformer les processus et les équipes des transporteurs, avec des attentes plus élevées, des modèles de livraison étendus et une visibilité en temps réel. Grâce à l’accès aux données en temps réel, les équipes des transporteurs peuvent considérablement améliorer la façon dont elles servent leurs clients, car elles savent désormais quand un envoi est à risque ou potentiellement en retard. Les HAP (heures d’arrivée prévues) et les notifications proactives contribuent à éliminer les perturbations, à réduire les coûts et à accroître l’efficacité. Que nos clients fassent appel à des transporteurs tiers ou gèrent leurs propres flottes, savoir exactement où se trouvent leurs livraisons clients en temps réel n’est plus un luxe ; c’est devenu une nécessité pour faire face à la concurrence.

La collecte et l’affinage des données pour assurer la visibilité ne sont pas une sinécure. Tout d’abord, cela nécessite un réseau plus grand, prenant en charge plusieurs méthodes de connexion, dont ELD, des systèmes de répartition des transporteurs et des applications mobiles. Ensuite, outre les données de localisation élémentaires, il doit être possible de saisir les étapes et événements majeurs par voie électronique, ainsi que les activités des chauffeurs telles que les POD ou les tâches préalables et postérieures à l’arrivée. Enfin, les données doivent être normalisées, toilettées et disponibles pour utilisation dans d’autres applications telles que TMS, les solutions de quai et de cour, les solutions CRM et votre ERP.

Renforcer votre chaîne d’approvisionnement par la numérisation

Renforcer votre chaîne d’approvisionnement revient à établir de meilleures relations avec vos partenaires, qu’il s’agisse de fournisseurs, de transporteurs ou d’intermédiaires. De plus en plus, cela signifie aussi partager des données et collaborer sur la base de celles-ci. Il peut s’agir, entre autres, de données sur la capacité des camions, des volumes de commande prévus pour les produits, des dates de livraison prévues, etc. Le but : collaborer pour améliorer le service au client final et réduire les coûts globaux.

Les données alimentant ces initiatives évoluent d’un partage 1:1 vers un partage multiple, et, au final, l’effet de réseau fait exploser la valeur de ces données. Deux exemples nous viennent à l’esprit : la collaboration des courtiers de fret en matière de capacités et l’analyse comparative des expéditeurs de choix.

La valeur potentielle est colossale pour les courtiers en fret qui partagent leurs capacités excédentaires avec d’autres courtiers dans le cadre d’une coopérative. À en croire les clients, lorsque les courtiers réservent un chargement, le fret pour leur transporteur ne suit que dans 15 % des cas. Cette surréservation entraîne des coûts plus élevés pour les courtiers et une utilisation plus faible pour les transporteurs. La plupart des courtiers ne peuvent pas mettre leurs propres données à l’échelle pour combler cette lacune. Par conséquent, en partageant cette capacité excédentaire avec d’autres et en obtenant une capacité partagée en retour, les courtiers peuvent bénéficier d’importantes améliorations opérationnelles et les transporteurs se voir payer plus de kilomètres.

L’analyse comparative des expéditeurs de choix permet aux expéditeurs de s’évaluer par rapport à leurs pairs et d’obtenir des commentaires auprès des transporteurs sur la façon dont ils peuvent apporter des améliorations continues. Leurs installations engendrent-elles plus ou moins de temps de rétention ? Leurs transporteurs enregistrent-ils de meilleurs ou de moins bons résultats pour eux que pour leurs pairs ? Les données servant à alimenter ces programmes ne peuvent provenir que d’un réseau numérique multimodal ouvert comme Descartes Global Logistics Network™ (Descartes GLN™).

Devenir plus agile avec de nouveaux fournisseurs

L’année écoulée a été marquée par de véritables bouleversements dans le paysage commercial mondial. Les guerres commerciales, l’évolution rapide des politiques en matière de droits de douane et la renégociation d’accords commerciaux ont accru l’incertitude et les risques commerciaux. Cela a contraint les entreprises à réévaluer où elles achètent et fabriquent leurs produits et les a obligées à se montrer beaucoup plus agiles dans l’adaptation de leurs chaînes d’approvisionnement.

Les données sur le commerce mondial, ainsi que les droits, ne sont plus limitées au domaine des équipes logistiques internationales. Les équipes d’achat et d’approvisionnement utilisent désormais les données commerciales pour mieux comprendre les régions, les pays et les fabricants émergents pour les produits et matières premières clés. En associant ces informations aux données sur les tarifs/droits, ils peuvent également mieux gérer les coûts au débarquement. Ces sources de données aident les organisations à dénicher de nouveaux fournisseurs et à trouver de bons compromis en termes de coûts.

Analyse de données et intelligence artificielle

Bien que la plupart des cas d’utilisation ci-dessus relèvent du domaine opérationnel, la multitude des données disponibles, ainsi que les algorithmes avancés et l’informatique en nuage, créent un nouvel ensemble de solutions qui tirent parti de l’intelligence artificielle (IA) et de l’analyse.

Il n’y a pas si longtemps, l’analyse des données nécessitait une équipe informatique, un projet d’entrepôt de données complexe et une intégration et une normalisation des données sans fin. Aujourd’hui, les solutions de chaîne d’approvisionnement modernes sont déjà construites sur un réseau, les données sont normalisées, les interfaces sont standard et les API ouvertes sont comprises, et des outils sont fournis pour « démocratiser » la visualisation. Cela simplifie considérablement la tâche des équipes opérationnelles dans la logistique, la gestion de flotte et le transport désireuses d’adapter une solution d’analyse à leurs besoins spécifiques.

L’IA est la prochaine étape dans le traitement des données comme moyen d’accélérer les améliorations. Les outils d’analyse permettent aux clients d’obtenir une meilleure visibilité et de répondre plus rapidement aux questions. L’IA, quant à elle, fournit les réponses. Ainsi, l’IA pourrait suggérer de sélectionner un transporteur en fonction de ses performances, ou de décaler une date de livraison pour éviter un engorgement. D’autres exemples pourraient inclure l’identification des chauffeurs de votre flotte qui devraient passer plus (ou moins) de temps sur une livraison client. En ce qui concerne le commerce international, des solutions avancées commencent à suggérer des classifications des importations.

Veiller à ce que votre partenaire technologique en transport et logistique contribue à votre succès

Prêt à faire mieux en utilisant les données ? Voici les principales caractéristiques à rechercher chez un fournisseur de technologie de transport et de logistique :

  • Un réseau numérique multimodal : ce facteur est essentiel pour l’approvisionnement, la normalisation et la mise à disposition des données en tant que matière première « brute ». Plus le réseau est vaste, plus il y a de participants – et plus il y a de types de participants (par ex. expéditeurs, transitaires, courtiers, transporteurs, etc.) ; tous ces facteurs contribuent à l’effet de réseau et à la valeur du réseau.
  • Des solutions de gestion de la logistique et du transport basées sur le cloud : celles-ci pilotent l’automatisation, qui constitue la première application des données raffinées (par ex. automatisation de la sélection du transporteur, appel d’offres/acceptation, routage, visibilité en temps réel, classifications des importations). De plus, ces solutions ont commencé à intégrer l’IA.
  • Des outils d’analyse : des outils prédéfinis et conviviaux pour visualiser les données afin de prendre des décisions plus efficaces et plus rapides. Cela doit aller au-delà de vos propres outils de veille stratégique, car le fournisseur a un accès plus large aux données du réseau et peut fournir des informations et des analyses comparatives en dehors de ce à quoi une entreprise typique peut accéder.

Comment utilisez-vous les données pour alimenter votre croissance ?